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dc.creatorHuppes, Jean Cauê
dc.date.accessioned2017-01-20
dc.date.available2017-01-20
dc.date.issued2016-08-26
dc.identifier.citationHUPPES, Jean Cauê. Index of allocation of financial resources of public colleges: a case study at UFSM. 2016. 70 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, 2016.por
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/8414
dc.description.abstractThis research sought to identify the variables of greater impact in shaping the Student Equivalent Index Nfte (G), which is used for the allocation of resources in the eight learning centers of the Federal University of Santa Maria, RS, in order to describe through a set of variables related to the budget through the main instruments of planning and control of resources made available to the Brazilian public universities. The data have been obtained from the data processing center of the Federal University of Santa Maria, in the period from 2010 to 2013. The results show that the variables that contribute most to the formation of the (Nfte (G)), are number of Graduates (Ndi) and number of Freshmen (Ni). The largest courses (Nfte (G)) are: Medicine, dentistry, veterinary medicine, Civil Engineering, electrical engineering and mechanical engineering. The courses less contribute in the formation of (Nfte (G)) are: Music and Spanish Course. The courses in a second moment, was applied to cluster analysis, which identified with a high degree of similarity between the Ndi and Ni throughout the analysis period. It should be noted, too, that these variables are the only ones that can be directly modified by means of the interaction of public policies. During all years analyzed, the variable retention R was the most inconclusive, corresponding to the lowest average. Also it was found that the clusters presented the same structure of agglomeration. In order to verify the more similar courses, cluster analysis, considering them as variables. Over the years, the more disparate courses were the same presented in descriptive analysis. They are: Medicine, animal science, dentistry, Civil Engineering and mechanical engineering. The more similar courses were bachelor courses. It was noted that, in the four years examined, the subdivision of the groups was also.eng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Santa Mariapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectÍndice aluno equivalentepor
dc.subjectAnálise de clusterpor
dc.subjectAnálise fatorialpor
dc.subjectResource allocation indexeng
dc.subjectCluster analysiseng
dc.subjectFactor analysiseng
dc.titleAnálise do índice de alocação de recursos financeiros: um estudo de caso na UFSMpor
dc.title.alternativeIndex of allocation of financial resources of public colleges: a case study at UFSMeng
dc.typeDissertaçãopor
dc.description.resumoEsta pesquisa buscou identificar as variáveis de maior impacto na formação do Índice Aluno Equivalente Nfte(G), O qual é utilizado para a alocação de recursos nos oito Centros de Ensino da Universidade Federal de Santa Maria, RS, afim de descrever através de um conjunto de variáveis relacionadas ao orçamento através dos principais instrumentos de planejamento e de controle dos recursos colocados à disposição das universidades públicas brasileiras. Os dados foram obtidos junto ao Centro de Processamento de Dados da Universidade Federal de Santa Maria, no período de 2010 a 2013. Os resultados mostram que as variáveis que mais contribuem na formação do (Nfte(G)), são Número de Diplomados (Ndi) e Número de Ingressantes (Ni). Os cursos de maior (Nfte(G)) são: Medicina, Odontologia, Zootecnia, Engenharia Civil, Engenharia Elétrica e Engenharia Mecânica. Os cursos que menos contribuem na formação do (Nfte(G)) são: Música Licenciatura e Letras Espanhol. Os cursos Num segundo momento, foi aplicada a análise de cluster, que se identificou com um alto grau de similaridade entre as variáveis Ndi e Ni ao longo do período analisado. Salientase, também, que essas variáveis são as únicas que podem ser diretamente alteradas por meio da interação de políticas públicas. Durante todos os anos analisados, a variável retenção R foi a mais discrepante, correspondendo à menor média. Também se verificou que os clusters apresentaram a mesma estrutura de aglomeração. Com o intuito de verificar os cursos mais similares, foi realizada a análise de cluster, considerando-os como variáveis. Ao longo dos anos, os cursos mais discrepantes foram os mesmos apresentados na análise descritiva. São eles: Medicina, Zootecnia, Odontologia, Engenharia Civil e Engenharia Mecânica. Os cursos mais similares foram os cursos de licenciaturas. Constatou-se, ainda, que, nos quatro anos analisados, a subdivisão dos grupos se caracterizou igualmente.por
dc.contributor.advisor1Souza, Adriano Mendonça
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5271075797851198por
dc.contributor.referee1Cassanego Junior, Paulo Vanderlei
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7581727785609073por
dc.contributor.referee2Ansuj, Angela Pellegrin
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/4331195282444316por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2831572911584680por
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.departmentEngenharia de Produçãopor
dc.publisher.initialsUFSMpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Produçãopor
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAOpor


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